


Comment trouver efficacement l'index des valeurs Max/Min dans les listes Python ?
Obtention de l'index des valeurs Max/Min renvoyées par max()/min() sur les listes
Lors de l'utilisation de max() et de Python min() fonctionne sur des listes pour des algorithmes comme minimax, il est souvent nécessaire de déterminer l'index de la valeur maximale ou minimale renvoyée.
Problème :
Vous devez trouver le index de l'élément dans une liste qui correspond à la valeur max() ou min() renvoyée, pour identifier quel mouvement a produit cette valeur.
Solution :
À récupérez l'index de la valeur min(), utilisez le code suivant :
<code class="python">index_min = min(range(len(values)), key=values.__getitem__)</code>
Cette méthode élimine le besoin de modules comme Operator ou Enumerate, et elle surpasse également les solutions impliquant itemgetter().
Pour les tableaux numpy, pensez à utiliser :
<code class="python">import numpy as np index_min = np.argmin(values)</code>
C'est plus rapide si la liste est suffisamment grande et que la consommation de mémoire est acceptable.
Benchmark :
Le benchmark ci-dessous compare l'efficacité des deux solutions proposées :
[Image montrant un graphique avec les temps d'exécution des différentes méthodes]
La ligne bleue représente la solution Python pure, tandis que la la ligne rouge utilise numpy. La ligne noire est l'implémentation de référence utilisant itemgetter().
Pour les grandes listes, la solution numpy est nettement plus rapide. Cependant, pour des listes plus petites, la solution Python pure peut être plus efficace.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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